摄像机运动情况下的运动目标检测技术研究

针对视频运动目标检测技术的研究现状,介绍了摄像机运动情况下的视频运动目标检测方法,包括帧间差分法、图像分割法、运动矢量场法等,并对其算法适应性、复杂度、实时性等算法性能方面进行了较为详细的对比分析,详细讨论了各种运动目标检测方法的适用场合和优缺点,从而为不同应用场合下视频运动目标检测方法的选择提供参考依据。     

SIAR在强干扰背景下目标的检测与跟踪(二)

本文在第一部分的基础上进一步介绍稀布阵综合脉冲孔径雷达（ＳＩＡＲ）在强干扰背景下对目标的距离、方位和仰角进行精确测量与跟踪的方法，通过计算机模拟证明了该方法的有效性。     

量化目标威胁等级的改进

目标威胁等级评判是C~3I系统的重要组成部分,是战场数据融合中决策系统进行系统资源分配或重分配的前提和基础。建立了基于模糊理论的目标威胁等级评判函数,提出了利用层次分析法(AHP)确定不同目标在威胁等级评判中相对权重的方法。利用由威胁等级评判函数组成的评判矩阵和由不同目标相对权重组成的加权向量,实现了对目标威胁等级最终的量化评判。     

目标分配的数学模型

本文建立了目标分配的数学模型,为防空指挥控制系统解决了一个重要的问题.     

自适应相关匹配法在雷达目标距离剖面像识别中的应用

本文针对高距离分辨雷达体制与地面坦克目标识别应用背景,提出了一种基于自适应相关匹配的雷达目标距离剖面像识别的新方法.这种方法根据给定的误判概率与拒判概率的要求,设计和得到目标姿态角的一种区域划分,确定相关匹配分类器的数目,并按最优化准则构造匹配分类器;根据实测距离剖面像的长度来选择相应的分类器进行匹配识别,以适应目标不同的姿态角;具有匹配运算量少,所需匹配滤波器数目少等优点,为解决地面背景中坦克目标的识别提供了一条有效途径.     

The New Method for Calculating Poles of a Scattering Object

ＴｈｅＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＣａｌｃｕｌａｔｉｎｇＰｏｌｅｓｏｆａＳｃａｔｅｒｉｎｇＯｂｊｅｃｔＷｕＸｉａｎｌｉａｎｇ，ＪｉａｏＤａｎ＆ＷａｎｇＬｉａｎｇｚｈｉＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａ...     

基于多传感器信息融合的目标识别

在多传感器 (雷达和红外 )信息融合的目标识别中 ,不仅需要对点目标进行识别 ,而且也需要对面目标进行识别。由于传感器提供点目标和面目标的信息特征和信息量不同 ,致使信息融合的方法也不相同。针对这种情况 ,提出用基于智能规则推理的方法来进行点目标识别 ,用多传感器构成的联合特征向量的方法来进行面目标识别。仿真实验表明 ,采用这种方法能有效地提高目标识别的准确度     

基于三次修正Jensen尾流模型的海上风电场布局优化

目前修正的Jensen尾流模型均没有同时修正尾流初始半径和尾流初始风速，无法准确预测海上风电场的实际尾流风速。本文基于二次修正Jensen尾流模型基础上，提出三次修正Jensen尾流模型，并通过海上风电场风洞实验数据验证该修正尾流模型的正确性。其次，考虑全尾流及部分尾流面积，将该三次修正Jensen尾流模型应用到海上风电场的布局优化中，以风力机的坐标及数量为优化变量，以度电成本为优化目标函数，并利用樽海鞘算法对海上风电场的风力机布局进行优化设计。优化结果表明：对比采用改进Jensen模型指导风电场布局，采用三次修正Jensen模型时，风电场的布局更加均匀；对比考虑全尾流的布局，当考虑部分尾流布局时，度电成本降低了2.16%。     

任意指定图像目标的实时检测与跟踪

根据实际设计了一种军用数字电视跟踪器 ,对其中的关键技术———任意指定图像目标的检测和跟踪作了介绍 ,讨论了其数学模型 ,针对不同的实际场景提出了不同的算法 ,即基于灰度域图像分割的跟踪算法和基于特征图像匹配的跟踪算法 ,并结合实际设计讨论了硬件实现的关键技术 ,最后给出了实际的跟踪效果。实际实验结果表明 ,该模型和跟踪算法可以有效地跟踪实际战场环境下的各种目标。     

高分辨雷达目标识别的研究

本文研究基于一维距离像的高分辨雷达目标识别方法。文中讨论了三种识别方法(频率域RBF神经网络方法、频率域相关滤波器和距离域相关滤波器),并用我国实验ISAR录取的数据比较了这三种方法在不同信噪比下的识别性能。